Solución del problema directo de inclusiones en medios turbios usando simulaciones de Monte Carlo implementadas en GPU
La propagación de luz infrarroja (IR) en medios turbios es de gran interés en óptica por sus aplicaciones biomédicas. Esta técnica es capaz de dar información tanto de la localización de lesiones, como también de su composición. El objetivo final es poder hallar la distribución de inhomogeneidades (...
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Publicado: |
Asociación Física Argentina
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MEDIOS TURBIOS INFRARROJO CERCANO TEJIDOS MONTE CARLO TURBID MEDIA NEAR INFRARED TISSUE MONTE CARLO Waks-Serra, María Victoria Carbone, Nicolás Abel García, Héctor Alfredo Pardini, Pamela Di Rocco, Héctor Oscar Iriarte, Daniela Inés Pomarico, J. A. Ranea-Sandoval, Y. H. F. Solución del problema directo de inclusiones en medios turbios usando simulaciones de Monte Carlo implementadas en GPU |
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La propagación de luz infrarroja (IR) en medios turbios es de gran interés en óptica por sus aplicaciones biomédicas. Esta técnica es capaz de dar información tanto de la localización de lesiones, como también de su composición. El objetivo final es poder hallar la distribución de inhomogeneidades (lesiones) en tejidos a partir de múltiples imágenes obtenidas en forma no invasiva. Este problema, denominado inverso, es de extrema complejidad debido a que la difusión de la luz en los tejidos elimina casi en su totalidad la información espacial. Si bien existen algunas propuestas de solución, es siempre necesario poder comparar los resultados con situaciones conocidas (problema directo). Por su parte los modelos teóricos para medios no homogéneos, más allá de algunos casos particulares, no han sido desarrollados. Este trabajo presenta una variante de cálculo de Monte Carlo (MC) por medio de Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) utilizadas como aceleradoras gráficas 3D, concebidas y desarrolladas para el procesamiento paralelo de datos. Debido a que las simulaciones de MC para el problema planteado son altamente paralelizables (cada fotón es independiente de todos los otros), es posible reducir los tiempos de cálculo en varios órdenes de magnitud. De este modo es posible usar un gran número de estas simulaciones para comparar sus resultados con los experimentos, y obtener así el conjunto de parámetros ópticos que mejor ajusta al experimento, en una suerte de método inverso. Presentamos el ejemplo de un cilindro de Resina Plástica inmerso en un medio turbio con propiedades ópticas similares a las de los tejidos biológicos |
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afa:afa_v21_n01_p0692025-03-11T11:33:51Z Solución del problema directo de inclusiones en medios turbios usando simulaciones de Monte Carlo implementadas en GPU An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2009;01(21):69-73 Waks-Serra, María Victoria Carbone, Nicolás Abel García, Héctor Alfredo Pardini, Pamela Di Rocco, Héctor Oscar Iriarte, Daniela Inés Pomarico, J. A. Ranea-Sandoval, Y. H. F. MEDIOS TURBIOS INFRARROJO CERCANO TEJIDOS MONTE CARLO TURBID MEDIA NEAR INFRARED TISSUE MONTE CARLO La propagación de luz infrarroja (IR) en medios turbios es de gran interés en óptica por sus aplicaciones biomédicas. Esta técnica es capaz de dar información tanto de la localización de lesiones, como también de su composición. El objetivo final es poder hallar la distribución de inhomogeneidades (lesiones) en tejidos a partir de múltiples imágenes obtenidas en forma no invasiva. Este problema, denominado inverso, es de extrema complejidad debido a que la difusión de la luz en los tejidos elimina casi en su totalidad la información espacial. Si bien existen algunas propuestas de solución, es siempre necesario poder comparar los resultados con situaciones conocidas (problema directo). Por su parte los modelos teóricos para medios no homogéneos, más allá de algunos casos particulares, no han sido desarrollados. Este trabajo presenta una variante de cálculo de Monte Carlo (MC) por medio de Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) utilizadas como aceleradoras gráficas 3D, concebidas y desarrolladas para el procesamiento paralelo de datos. Debido a que las simulaciones de MC para el problema planteado son altamente paralelizables (cada fotón es independiente de todos los otros), es posible reducir los tiempos de cálculo en varios órdenes de magnitud. De este modo es posible usar un gran número de estas simulaciones para comparar sus resultados con los experimentos, y obtener así el conjunto de parámetros ópticos que mejor ajusta al experimento, en una suerte de método inverso. Presentamos el ejemplo de un cilindro de Resina Plástica inmerso en un medio turbio con propiedades ópticas similares a las de los tejidos biológicos The study of Infrared Light propagation in turbid media is of great interest because of its biomedical applications. This technique can provide information about both, lesions location and composition. The final goal is to find the distribution of inhomogeneities in tissues starting from a set of images obtained non - invasively. This is known as the inverse problem and it is extremely complex, since Light diffusion in tissues eliminates the spatial information. Even though it exist some proposals to solve the inverse problem, it is always necessary to compare results with known situations (direct problem). Additionally, apart from some special case, theoretical models have not been developed yet. This work presents a new approach of Monte Carlo calculations based in Graphics Processing Units (GPU), which are used in video games cards and which have been developed and optimized for parallel processing. Since in MC simulations each photon is independent of all others launched, they can be parallelized, and thus, using PU’s can reduce calculation times in several orders of magnitude. In this way, it is possible togenerate many simulations with different optical parameters in a reasonable time and to compare them to experiments. The set of parameters that best fit the experiments is thus the desired one. We present, as an example, the case of a plastic resin cylinder immersed in a turbid medium with optical properties similar to biological tissue Fil: Waks-Serra, María Victoria. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Fil: Carbone, Nicolás Abel. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Fil: García, Héctor Alfredo. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Fil: Pardini, Pamela. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Fil: Di Rocco, Héctor Oscar. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Fil: Iriarte, Daniela Inés. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Fil: Pomarico, J. A.. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Fil: Ranea-Sandoval, Y. H. F.. Universidad Nacional Del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto de Física Arroyo Seco (UNCPBA-IFAS). Buenos Aires. Argentina Asociación Física Argentina 2009 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v21_n01_p069 |